Индустрия автострахования всегда полагалась на данные для расчета рисков и составления планов страхования. Однако в последнее время эта отрасль переживает масштабные технологические преобразования. Эта цифровая трансформация предполагает и предполагает использование машинного обучения (Ml) и является огромным шагом, предпринятым отраслью автострахования.
Основным преимуществом использования Ml в автостраховании является то, что он минимизирует потери, а также экономит время. Использование машинного обучения помогает обнаруживать мошенничество, улучшает обслуживание клиентов, а также является удобным в эксплуатации.
В этом блоге мы расскажем об основных применениях машинного обучения в индустрии автострахования.
Лучшее обслуживание клиентов и консультации по страхованию: машины будут играть важную роль в политике обслуживания клиентов. Они не только будут управлять первоначальным взаимодействием, но и определят, какое покрытие требуется заказчику. Клиентам также могут быть предоставлены индивидуальные решения. Согласно последнему опросу, большинство клиентов довольны этой новой технологической услугой.
Улучшение автоматизации и процесса: определенно существуют некоторые юридические требования, связанные с отраслью автострахования. Через Ml можно получить ответы на тысячи страховых случаев и запросов клиентов. Что делает Ml, так это продвигает процесс и может автоматически передавать претензии через систему от начального этапа к процессу анализа и даже контактировать с клиентом. Иногда претензии могут даже не нуждаться в помощи человека, что дает им время для решения большего количества проблем. Большинство страховых компаний автоматизируют некоторые из своих процессов, что позволяет сэкономить больше времени и повысить качество обслуживания. Это ускоряет процесс рассмотрения претензий, обеспечивая клиентам более быстрые выплаты. Другой пример: с помощью Ml можно оценить ущерб и спрогнозировать затраты на ремонт, что ускорит процесс рассмотрения претензий. Ml ускоряет формирование, обработку и урегулирование претензий.
Более сложные алгоритмы рейтинга: суть страховых компаний - рейтинг / ценообразование. В мире страхования есть поговорка: «Нет плохих рисков, есть плохие цены». Пока компании могут найти подходящую цену, они могут принять на себя большинство рисков. Машинное обучение может предоставить агентам новые методы и инструменты. Ml может предоставить им поддержку для классификации рисков и расчета более точных прогнозных моделей ценообразования, которые в конечном итоге могут снизить коэффициенты убытков.
Предотвращение мошенничества. Страховые компании ежегодно теряют огромные суммы денег из-за мошенничества. Машинное обучение помогает им быстро и точно выявлять мошеннические претензии и помечать их для дальнейшего расследования. Алгоритмы машинного обучения превосходят традиционные модели прогнозирования для этого приложения, поскольку они могут использовать неструктурированные и полуструктурированные данные, такие как претензии и документы, а также структурированные данные для выявления потенциального мошенничества.
Управление рисками. Машинное обучение также можно использовать для прогнозирования премий и убытков страховых компаний. Они могут помочь выявить риск на ранней стадии и помочь в управлении им. Это огромное преимущество Ml.
